| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景以及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 多目标优化问题相关理论 | 第19-30页 |
| 2.1 多目标优化问题 | 第19-21页 |
| 2.1.1 多目标优化定义 | 第20页 |
| 2.1.2 多目标中Pareto解的相关定义 | 第20-21页 |
| 2.2 基于分解的多目标进化算法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 算法原理 | 第21-24页 |
| 2.3 多目标进化算法性能评价指标 | 第24-25页 |
| 2.3.1 反向迭代距离(IGD)指标 | 第24页 |
| 2.3.2 超体积(H)指标 | 第24-25页 |
| 2.3.3 覆盖(C)指标 | 第25页 |
| 2.4 基准测试函数 | 第25-28页 |
| 2.4.1 ZDT系列测试函数 | 第25-26页 |
| 2.4.2 DTLZ系列测试函数 | 第26-28页 |
| 2.5 相关工作 | 第28-29页 |
| 2.5.1 MOEA/D-DRA算法 | 第28页 |
| 2.5.2 MOEA/D-M2M算法 | 第28页 |
| 2.5.3 MOPSO算法 | 第28-29页 |
| 2.5.4 MOEA/D-PSO算法 | 第29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于分解的自适应搜索方向的混合多目标进化算法 | 第30-43页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 算法的主要思想 | 第31-33页 |
| 3.2.1 自适应搜索方向 | 第31页 |
| 3.2.2 分解方法 | 第31-33页 |
| 3.3 提出的Hybrid-MOEA/D-ASD算法 | 第33-35页 |
| 3.4 算法性能测试 | 第35-42页 |
| 3.4.1 实验参数设置 | 第35页 |
| 3.4.2 测试函数及评价指标 | 第35-36页 |
| 3.4.3 实验结果及分析 | 第36-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 混合MOEA/D在无线传感网络覆盖优化中的应用 | 第43-64页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 无线传感网络模型 | 第44-45页 |
| 4.3 多目标覆盖优化问题的定义 | 第45-49页 |
| 4.4 提出的Hybrid-MOEA/D算法 | 第49-54页 |
| 4.4.1 提出的Hybrid-MOEA/D-Ⅰ算法 | 第49-50页 |
| 4.4.2 提出的Hybrid-MOEA/D-Ⅱ算法 | 第50-54页 |
| 4.5 Hybrid-MOEA/D-Ⅰ和Hybrid-MOEA/D-Ⅱ算法实例分析 | 第54-55页 |
| 4.6 算法时间复杂度分析 | 第55-56页 |
| 4.7 仿真与分析 | 第56-63页 |
| 4.7.1 实验参数设置 | 第56页 |
| 4.7.2 算法的性能评价指标 | 第56页 |
| 4.7.3 实验结果及分析 | 第56-63页 |
| 4.8 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第73-74页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间所参加的科研项目目录 | 第74页 |
